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Nouveaux venus, apprenants, chercheurs, constructeurs et collaborateurs.

Inférence active

Un cadre pour comprendre la perception, l'action, l'apprentissage, la cognition et les systèmes adaptatifs.

Meilleures prochaines étapes

Chemin de l'inférence active

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L'inférence active est le cadre scientifique et pratique central autour duquel l'Institut organise l'éducation, la recherche, les applications et le soutien à l'écosystème.

Ce que l'Active Inférence apporte

L'inférence active relie la perception, l'action, l'incertitude et l'adaptation basée sur un modèle. L'Institut le présente comme un cadre commun pour l'enquête scientifique, la pratique ingénière, l'éducation et la prise de décision collective.

Implémentations

Les voies d'implémentation incluent RxInfer.jl, PyMDP, SPM, la robotique cognitive symbolique, des outils notionnels et des dépôts spécifiques au domaine. Ceux-ci soutiennent la modélisation, la simulation, l'inférence et l'expérimentation appliquée.

Applications

L’inférence active apparaît dans divers domaines, notamment la biologie, le neurosciences, la santé mentale, la robotique, l’éducation, l’économie, la physique, les systèmes sociaux, la logistique, la science décentralisée et la méthode scientifique. L'Institut publie une page approfondie dédiée à chaque domaine couvrant l'état de la littérature, les projets clés et les outils, ainsi que les problèmes ouverts.

Surfaces clés

Inférence active en un coup d'œil

Cadre

Un langage partagé pour la perception, l'action, l'incertitude et les systèmes adaptatifs.

Écosystème

Une large communauté appliquant le cadre à travers des domaines scientifiques et pratiques.

Ressources associées

Liens publics pour cette page

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Repository / Projects

GitHub organization

Audience: Developer

Public GitHub organization for Institute repositories and open-source work.

projectsgithub-org

Pages officielles

Surfaces institutionnelles officielles

Répositoires

Répositoires open-source associés

Repository / Tools

pymdp

Audience: Learner

A Python implementation of active inference for Markov Decision Processes

Python / 2 stars / updated 2024-11-09

learningimplementationpython
Repository / Learning

Start

Audience: Learner

START repository for scalable, tailored Active Inference research and training.

Python / 5 stars / updated 2026-01-19

learningimplementationpython